skill-ugc-discovery · 品牌 UGC 内容发现
发现与品牌/账号相关的用户生成内容 skill：搜索粉丝内容、测评、提及与社区讨论，输出高价值 UGC 列表（含来源链接、情感倾向、建议互动动作），负面反馈单独列出并给出建议回应策略。
三条发现路径：平台搜索、话题/标签监控、社区讨论扫描。按互动量与内容质量筛选排序，搜索无结果时如实报告，不捏造内容。
调用示例：在聊天框中说"帮我找一下最近有没有人测评我的产品"。
产品详解
定位
skill-ugc-discovery 是品牌与账号的口碑雷达：搜索与品牌/账号相关的粉丝内容、测评、提及和社区讨论，输出可互动的 UGC 列表。它回答"谁提到了我、说了什么、哪些值得回应"。
核心能力
- 三条发现路径：平台搜索（主路径，关键词组合覆盖小红书/B站/微博/知乎/抖音）、话题/标签监控（品牌话题与关联标签）、社区讨论扫描（知乎/贴吧的购买决策与负面反馈讨论）。
- 情感分类：按正面/中性/负面分类，区分事实性提及与评价性内容。
- 高价值 UGC 筛选：按互动量与内容质量排序，筛选出值得互动/转发的内容，附来源链接与建议动作。
- 负面反馈单列：按严重程度排序，给出建设性的建议回应策略，不回避负面内容。
- 互动建议：针对高价值 UGC 给出具体建议（转发并感谢/评论区互动/联动合作邀约）。
- Profile 感知：从创作者画像自动扩展账号名、品牌名、产品名关键词；按活跃平台排序，并判断哪些 UGC 来自目标受众。
- 真实性规则：每条发现的 UGC 必须附来源链接；搜索无结果时如实报告"未发现相关 UGC"，不捏造；明确标注搜索范围与数据局限。
工作流程
- 确认关键词：获取 brand_keywords；有 Profile 时从画像补充品牌相关词
- 确定搜索范围：按 platforms 参数确定目标平台，按 content_type 调整关键词侧重
- 执行三条路径：平台搜索 → 话题/标签监控 → 社区讨论扫描
- 内容采集：对高相关链接获取内容摘要与互动数据
- 去重与情感分类（正面/中性/负面）
- 价值排序：筛选高价值 UGC；负面反馈单独列出并排序
- 输出报告：生成完整报告，保存到
outputs/
输入与输出
| 输入字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| brand_keywords | 是 | 品牌名/账号名，可多个（逗号分隔） |
| platforms | 否 | 聚焦平台（小红书/B站/微博/知乎/抖音），默认全平台 |
| content_type | 否 | reviews / mentions / fan_art / complaints / all，默认 all |
| time_range | 否 | recent / this_month / this_quarter，默认 recent |
输出：UGC 内容发现报告（发现概览、高价值 UGC 表、负面反馈表、互动建议），保存到 outputs/。
与相邻 skill 的区别
- skill-news-intelligence：聚合行业媒体资讯，看的是行业；本 skill 看的是与品牌/账号自身直接相关的内容。
- skill-algorithm-updates：追踪平台规则机制变化；本 skill 追踪品牌自身在各平台的提及与口碑。
适用场景
- 品牌/账号想了解粉丝测评与社区真实口碑
- 新品上市后监控用户讨论与反馈动向
- 客服与 PR 团队发现负面反馈并及时回应
- 内容运营挖掘值得转发联动的粉丝内容
使用前准备
- 无需 API key，基于 web 搜索与抓取。
- 需提供品牌名/账号名（有 Profile 时可自动补充；否则必须提供关键词）。
- 注意：WebSearch 结果有时效和覆盖限制，报告会明确标注搜索范围与数据局限；情感判断为分析性标注，与搜索到的事实内容分开呈现。
skill-ugc-discovery 隶属于 Aiglade Skill 库。在 Aiglade 聊天框中用自然语言描述需求即可调用。